船橋 12R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

12R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アレグリアシチー	臼井健（船橋）	実110.5	B× A▽勝率1% EV+58% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/05 船橋6R 7着/10頭+1.3秒 07/15 浦和10R 10着/11頭 06/23 浦和8R 5着/6頭 06/05 船橋9R 6着/14頭+3.0秒 05/28 浦和7R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 29% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.4% / 期待値 +59% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	レッドゲート	七夕裕（浦和）	実71.2	B× A▽勝率2% EV+49% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/07 浦和10R 8着/12頭+1.8秒 07/13 浦和12R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 7着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋9R 8着/11頭+2.5秒 05/06 名古屋11R 10着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.1% / 期待値 +49% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ビービーシャーンス	菅原吏（船橋）	実35.2	B× A▽勝率3% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋11R 4着/10頭+1.6秒 07/28 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 06/18 川崎8R 1着/10頭 06/02 船橋11R 4着/14頭 05/25 浦和8R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +2% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ノンスタンダルド	所　蛍（船橋）	実5.8	B△ A△勝率12% EV-34% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/04 船橋8R 3着/8頭+1.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 11.7% / 期待値 -34% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	グラツィオーソ	ゴンサ（船橋）	実8.4	B▲ A△勝率6% EV-50% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 08/04 船橋8R 4着/8頭+1.9秒 06/29 船橋12R 6着/12頭 06/02 船橋11R 2着/14頭+0.0秒 05/04 船橋6R 1着/12頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -3% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 11.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.0% / 期待値 -50% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	マジックワーズ差し	澤田龍（船橋）	実16.2	B△ A▽勝率5% EV-26% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／146日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋12R 7着/13頭+3.1秒 03/11 船橋12R 10着/12頭+1.6秒 02/10 船橋9R 3着/14頭+0.1秒 12/26 大井8R 7着/16頭+1.6秒 12/09 船橋12R 7着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.9% (オッズ暗示: 6.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 4.7% / 期待値 -26% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ツインビスケッツ自在	藤本現（大井）	実112.8	B× A▽勝率1% EV-37% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/05 船橋6R 8着/10頭+1.9秒 07/08 川崎7R 5着/11頭 06/01 船橋11R 7着/8頭 05/14 川崎12R 7着/12頭+2.1秒 05/05 船橋10R 12着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.5% / 期待値 -38% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ラファエラエンゼル	篠谷葵（船橋）	実2.4	B○ A◎勝率25% EV-38% 詳細▼	人気馬、市場評価通りで上乗せなし（同馬場状態で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/05 船橋11R 2着/10頭+0.9秒 07/14 浦和12R 1着/12頭 06/23 浦和7R 2着/10頭+0.0秒 06/02 船橋11R 5着/14頭+0.0秒 05/05 船橋12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 13.3% (オッズ暗示: 41.7%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 24.7% / 期待値 -38% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	キミオモウハナ	本橋孝（船橋）	実50.4	B× A▽勝率2% EV+8% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/04 船橋8R 6着/8頭+2.8秒 06/29 船橋12R 7着/12頭+0.0秒 06/02 船橋11R 11着/14頭+2.0秒 05/08 船橋10R 11着/12頭+2.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 2.1% / 期待値 +9% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	フォートウィリアム	室陽一（浦和）	実74.8	B× A▽勝率1% EV+19% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/07 浦和10R 11着/12頭+2.9秒 07/14 浦和12R 7着/12頭+0.0秒 06/29 船橋12R 4着/12頭 06/23 浦和7R 9着/10頭 05/29 浦和12R 8着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 +19% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	フリューゲルクー自在	野畑凌（川崎）	実4.9	B△ A○勝率19% EV-11% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 08/07 浦和12R 2着/10頭+0.1秒 04/01 船橋12R 13着/13頭+7.1秒 01/06 浦和11R 9着/11頭+2.2秒 12/25 浦和12R 2着/12頭+0.4秒 10/16 川崎5R 3着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -84% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 20.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 18.5% / 期待値 -11% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ムチャスエルテ	岡村健（船橋）	実15.7	B× A△勝率7% EV+12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/05 船橋11R 7着/10頭+2.2秒 06/29 船橋12R 3着/12頭+2.0秒 06/18 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 06/02 船橋11R 6着/14頭+2.0秒 01/07 浦和8R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -63% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.2% / 期待値 +13% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	タカミノガコイ差し推奨	川島正（船橋）	実7.7	B🌟◎ A▲勝率16% EV+22% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率59% × オッズ7.7倍で期待値+356%の有力候補（直近3走平均3.0着と安定／同馬場と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 08/04 船橋8R 2着/8頭+1.2秒 07/02 船橋7R 2着/9頭+3.0秒 05/06 船橋9R 5着/12頭+0.5秒 03/31 船橋12R 6着/14頭+1.3秒 03/09 船橋9R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +356% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 59.2% (オッズ暗示: 13.0%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 16.2% / 期待値 +23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	ニシノアヤカゼ逃げ	秋元耕（浦和）	実176.4	B× A▽勝率1% EV+4% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 08/07 浦和12R 10着/10頭+3.9秒 07/13 浦和12R 10着/12頭 05/26 浦和12R 10着/12頭 04/20 浦和12R 2着/12頭+0.0秒 04/09 川崎9R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 0.6% / 期待値 +5% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

B推奨Aモデル ▲

タカミノガコイ

騎手川島正（船橋）

単勝オッズ

7.7倍

AI期待値

+356%

買い目

¥1,300

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎8ラファエラエンゼル

2.4倍

EV -68%

▲A:△5グラツィオーソ

8.4倍

EV -2%

出走馬全14頭

◎A:▲13

タカミノガコイ

川島正（船橋）

7.7倍

+356%

›

○A:◎8

ラファエラエンゼル

篠谷葵（船橋）

2.4倍

-68%

›

▲A:△5

グラツィオーソ

ゴンサ（船橋）

8.4倍

-2%

›

△A:△4

ノンスタンダルド

所　蛍（船橋）

5.8倍

-71%

›

△A:▽6

マジックワーズ

澤田龍（船橋）

16.2倍

-21%

›

△A:○11

フリューゲルクー

野畑凌（川崎）

4.9倍

-84%

›

×A:△12

ムチャスエルテ

岡村健（船橋）

15.7倍

-63%

›

×A:▽3

ビービーシャーンス

菅原吏（船橋）

35.2倍

-76%

›

×A:▽9

キミオモウハナ

本橋孝（船橋）

50.4倍

-99%

›

×A:▽2

レッドゲート

七夕裕（浦和）

71.2倍

-99%

›

×A:▽10

フォートウィリアム

室陽一（浦和）

74.8倍

-99%

›

×A:▽1

アレグリアシチー

臼井健（船橋）

110.5倍

-99%

›

×A:▽7

ツインビスケッツ

藤本現（大井）

112.8倍

-99%

›

×A:▽14

ニシノアヤカゼ

秋元耕（浦和）

176.4倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 タカミノガコイ ¥1,300 実7.7倍期待値 +356% ❌不的中9着単勝 7.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

12R 船橋競馬場ダ1800m ダート1800m　発走 20:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	アレグリアシチー	臼井健（船橋）	実110.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/05 船橋6R 7着/10頭+1.3秒 07/15 浦和10R 10着/11頭 06/23 浦和8R 5着/6頭 06/05 船橋9R 6着/14頭+3.0秒 05/28 浦和7R 1着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 24走で勝率 29% ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	レッドゲート	七夕裕（浦和）	実71.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難
前5走 08/07 浦和10R 8着/12頭+1.8秒 07/13 浦和12R 6着/12頭 06/02 名古屋10R 7着/12頭+0.0秒 05/19 名古屋9R 8着/11頭+2.5秒 05/06 名古屋11R 10着/10頭+3.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +49% (妙味あり) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ビービーシャーンス	菅原吏（船橋）	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は4走で勝ち無し／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 08/05 船橋11R 4着/10頭+1.6秒 07/28 川崎9R 5着/10頭+0.8秒 06/18 川崎8R 1着/10頭 06/02 船橋11R 4着/14頭 05/25 浦和8R 8着/12頭
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 14走で勝率 7% ▽ 距離適性同距離は 4走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ノンスタンダルド	所　蛍（船橋）	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 08/04 船橋8R 3着/8頭+1.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.7% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	グラツィオーソ	ゴンサ（船橋）	実8.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（当競馬場4走で勝率25%と適性高）
前5走 08/04 船橋8R 4着/8頭+1.9秒 06/29 船橋12R 6着/12頭 06/02 船橋11R 2着/14頭+0.0秒 05/04 船橋6R 1着/12頭勝利 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.0% (オッズ暗示: 11.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	マジックワーズ差し	澤田龍（船橋）	実16.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同距離帯は5走で勝ち無し／146日ぶりの実戦）
前5走 04/01 船橋12R 7着/13頭+3.1秒 03/11 船橋12R 10着/12頭+1.6秒 02/10 船橋9R 3着/14頭+0.1秒 12/26 大井8R 7着/16頭+1.6秒 12/09 船橋12R 7着/14頭+1.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 ○ 当競馬場適性 12走で勝率 17% (相性良) ▽ 距離適性同距離は 5走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% △ ローテーション 146日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 6.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ツインビスケッツ自在	藤本現（大井）	実112.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場9走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/05 船橋6R 8着/10頭+1.9秒 07/08 川崎7R 5着/11頭 06/01 船橋11R 7着/8頭 05/14 川崎12R 7着/12頭+2.1秒 05/05 船橋10R 12着/14頭+2.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 × 当競馬場適性 9走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ラファエラエンゼル	篠谷葵（船橋）	実2.4	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（同馬場状態で勝率38%／直近3走で勝率33%と好調／前走2着）
前5走 08/05 船橋11R 2着/10頭+0.9秒 07/14 浦和12R 1着/12頭 06/23 浦和7R 2着/10頭+0.0秒 06/02 船橋11R 5着/14頭+0.0秒 05/05 船橋12R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 9走で勝率 22% (相性良) ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 38% ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 24.7% (オッズ暗示: 41.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	キミオモウハナ	本橋孝（船橋）	実50.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調）
前5走 08/04 船橋8R 6着/8頭+2.8秒 06/29 船橋12R 7着/12頭+0.0秒 06/02 船橋11R 11着/14頭+2.0秒 05/08 船橋10R 11着/12頭+2.8秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +8% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	フォートウィリアム	室陽一（浦和）	実74.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場18走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は10走で勝ち無し）
前5走 08/07 浦和10R 11着/12頭+2.9秒 07/14 浦和12R 7着/12頭+0.0秒 06/29 船橋12R 4着/12頭 06/23 浦和7R 9着/10頭 05/29 浦和12R 8着/10頭
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) × 当競馬場適性 18走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 10走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +19% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	フリューゲルクー自在	野畑凌（川崎）	実4.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／前走2着）
前5走 08/07 浦和12R 2着/10頭+0.1秒 04/01 船橋12R 13着/13頭+7.1秒 01/06 浦和11R 9着/11頭+2.2秒 12/25 浦和12R 2着/12頭+0.4秒 10/16 川崎5R 3着/13頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ◎ 騎手近50戦勝率 20% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -11% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 18.5% (オッズ暗示: 20.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ムチャスエルテ	岡村健（船橋）	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向）
前5走 08/05 船橋11R 7着/10頭+2.2秒 06/29 船橋12R 3着/12頭+2.0秒 06/18 川崎8R 3着/10頭+2.0秒 06/02 船橋11R 6着/14頭+2.0秒 01/07 浦和8R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) ○ ローテーション 20日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.2% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	タカミノガコイ差し推奨	川島正（船橋）	実7.7	▲詳細▼	期待値プラスでAIの推し馬（直近3走平均3.0着と安定／同馬場と相性良／前走2着で力を示す）
前5走 08/04 船橋8R 2着/8頭+1.2秒 07/02 船橋7R 2着/9頭+3.0秒 05/06 船橋9R 5着/12頭+0.5秒 03/31 船橋12R 6着/14頭+1.3秒 03/09 船橋9R 1着/14頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) △ 当競馬場適性 9走で勝率 11% ○ 馬場適性同馬場 9走で勝率 22% ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 21日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 16.2% (オッズ暗示: 13.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	ニシノアヤカゼ逃げ	秋元耕（浦和）	実176.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.0着と低調）
前5走 08/07 浦和12R 10着/10頭+3.9秒 07/13 浦和12R 10着/12頭 05/26 浦和12R 10着/12頭 04/20 浦和12R 2着/12頭+0.0秒 04/09 川崎9R 5着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) ○ ローテーション 18日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +4% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラファエラエンゼル

騎手篠谷葵（船橋）

単勝オッズ

2.4倍

AI期待値

-38%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11フリューゲルクー

4.9倍

EV -11%

▲13タカミノガコイ

7.7倍

EV +22%

出走馬全14頭

◎8

ラファエラエンゼル

篠谷葵（船橋）

2.4倍

-38%

›

○11

フリューゲルクー

野畑凌（川崎）

4.9倍

-11%

›

▲13

タカミノガコイ

川島正（船橋）

7.7倍

+22%

›

△4

ノンスタンダルド

所　蛍（船橋）

5.8倍

-34%

›

△12

ムチャスエルテ

岡村健（船橋）

15.7倍

+12%

›

△5

グラツィオーソ

ゴンサ（船橋）

8.4倍

-50%

›

▽6

マジックワーズ

澤田龍（船橋）

16.2倍

-26%

›

▽3

ビービーシャーンス

菅原吏（船橋）

35.2倍

+2%

›

▽2

レッドゲート

七夕裕（浦和）

71.2倍

+49%

›

▽9

キミオモウハナ

本橋孝（船橋）

50.4倍

+8%

›

▽10

フォートウィリアム

室陽一（浦和）

74.8倍

+19%

›

▽1

アレグリアシチー

臼井健（船橋）

110.5倍

+58%

›

▽14

ニシノアヤカゼ

秋元耕（浦和）

176.4倍

+4%

›

▽7

ツインビスケッツ

藤本現（大井）

112.8倍

-37%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 市場込みモデル

見送り

B. 市場除外+キャリブ

単勝 13 タカミノガコイ ¥1,300 実7.7倍期待値 +25% ❌不的中9着単勝 7.7倍

※ オッズは予測時点の値です。

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